OPERADORES Y CALCULOS MATEMATICOS

R puede funcionar como una calculadora.
Tenemos operadores que nos permiten realizar determinados calculos o tareas.

Operadores aritmeticos

10+5 
## [1] 15
10-5 
## [1] 5
10*5 
## [1] 50
10/5 
## [1] 2
10^3 
## [1] 1000
10%%3 
## [1] 1
sqrt(64) 
## [1] 8
exp(1) 
## [1] 2.718282
log(10) 
## [1] 2.302585
cos(pi) 
## [1] -1

Operadores Relacionales
x<y, es menor que
x<=y, es menor o igual que
y>x, es mayor que
y>=x, es mayor o igual que
x==x, es igual que
x!=y, no es igual que

Operadores Logicos
x | y, x o y  x & y, x e y
!x, no es x
isTRUE(x), es x

Crear secuencias

1:10 
##  [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
seq(1,4,by=0.5) 
## [1] 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0
rep(1:5, 2) 
##  [1] 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
c(1,2) 
## [1] 1 2
rep(3, 5)
## [1] 3 3 3 3 3

EXPLORAR DATASETS

Importar archivo. En este caso, importaremos nuestra base de datos en formato excel.
Trabajamos con la base de datos del Siseve.

library("readxl") #abre archivos en excel
setwd("C:/Users/user/Documents/Trabajo/Docencia/UNMSM CCPP Estadistica/Laboratorios/LABs UNMSM/Laboratorio1") #el directorio donde se encuentra mi archivo
siseve <- read_excel("Siseve2023.xlsx") # debo colocar el nombre de la base de datos tal como se encuentra guardado

Hay muchos comandos que me permiten explorar una base de datos, tales como:
dim(), ncol(), nrow(), detalla dimension de la matriz o base
dimnames(), colnames(), rownames(), names(), detalla nombres de las variables, columnas o filas
mode(), length(), is.matrix(), print(),head(), tail(), class(), View(), brinda una idea de la estructura de la base
Los comandos que mas uso para explorar una base de datos son:

names(siseve) # brinda el nombre de las variables 
## [1] "fecha"         "dre"           "nivel"         "tiporeporte"  
## [5] "tipoviolencia" "frecuencia"
head(siseve) # brinda una idea de la estructura de la base (10 primeros casos)
## # A tibble: 6 x 6
##   fecha               dre             nivel tiporeporte tipoviolencia frecuencia
##   <dttm>              <chr>           <chr> <chr>       <chr>         <chr>     
## 1 2023-08-31 00:00:00 DRE Arequipa    Secu~ Personal I~ Sexual        De seis v~
## 2 2023-08-31 00:00:00 DRE Lima Metro~ Secu~ Entre Esco~ Psicológica   De cuatro~
## 3 2023-08-31 00:00:00 DRE Arequipa    Secu~ Personal I~ Sexual        De dos a ~
## 4 2023-08-31 00:00:00 DRE Arequipa    Secu~ Personal I~ Sexual        De dos a ~
## 5 2023-08-31 00:00:00 DRE Arequipa    Secu~ Personal I~ Sexual        De seis v~
## 6 2023-08-31 00:00:00 DRE Arequipa    Secu~ Personal I~ Sexual        De seis v~
str(siseve) # brinda una idea de la estructura de la base (tipos de variables, etc.)
## tibble [63,595 x 6] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
##  $ fecha        : POSIXct[1:63595], format: "2023-08-31" "2023-08-31" ...
##  $ dre          : chr [1:63595] "DRE Arequipa" "DRE Lima Metropolitana" "DRE Arequipa" "DRE Arequipa" ...
##  $ nivel        : chr [1:63595] "Secundaria" "Secundaria" "Secundaria" "Secundaria" ...
##  $ tiporeporte  : chr [1:63595] "Personal IE a Escolares" "Entre Escolares" "Personal IE a Escolares" "Personal IE a Escolares" ...
##  $ tipoviolencia: chr [1:63595] "Sexual" "Psicológica" "Sexual" "Sexual" ...
##  $ frecuencia   : chr [1:63595] "De seis veces a mas" "De cuatro a cinco veces" "De dos a tres veces" "De dos a tres veces" ...
summary(siseve) #brinda un resumen de las variables de la base 
##      fecha                         dre               nivel          
##  Min.   :2013-09-16 00:00:00   Length:63595       Length:63595      
##  1st Qu.:2017-11-24 00:00:00   Class :character   Class :character  
##  Median :2019-07-17 00:00:00   Mode  :character   Mode  :character  
##  Mean   :2019-12-02 12:52:24                                        
##  3rd Qu.:2022-09-23 00:00:00                                        
##  Max.   :2023-08-31 00:00:00                                        
##  tiporeporte        tipoviolencia       frecuencia       
##  Length:63595       Length:63595       Length:63595      
##  Class :character   Class :character   Class :character  
##  Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
##                                                          
##                                                          
## 
is.null(siseve) #brinda si hay variables vacias
## [1] FALSE

Podemos conocer el tipo de datos que hay en una base de datos is.integer(), es integral
is.numeric(), es numerica
is.character(), es de texto (categorica)
is.factor(), es factor (ordinal)
is.logical(), es logica (verdadero/falso)  is.null(), esta vacia

Podemos conocer el tipo de variable

class(siseve$fecha) 
## [1] "POSIXct" "POSIXt"
class(siseve$dre)
## [1] "character"
class(siseve$nivel) 
## [1] "character"
class(siseve$tiporeporte)
## [1] "character"
class(siseve$tipoviolencia) 
## [1] "character"
class(siseve$frecuencia)
## [1] "character"

Algunas veces, los tipos de variables asignados en las bases de datos pueden no sernos utiles (ej. las fechas pueden estar en formato de numerico, pero lo queremos en formato fecha)
Para definir el tipo de variable se coloca as.type()
as.integer(), convertir a integral
as.numeric(), convertir a numerica
as.character(), convertir a texto (categorica)
as.factor(), convertir a factor (ordinal)
as.logical(), convertir a logica (verdadero/falso)  as.null(), convertir a vacia
as.Date(), convertir a fecha
as.data.frame(), convertir a dataframe

EJERCICIO

Con los datos del Siseve, realiza: 3 operaciones relacionales, 3 operaciones logicas y convierte la variable “frecuencia” a factor.